一、EXPLAIN
做MySQL優化，我們要善用 EXPLAIN 查看SQL執行計劃。
下面來個簡單的示例，標註(1,2,3,4,5)我們要重點關注的數據
- type列，連接類型。一個好的sql語句至少要達到range級別。杜絕出現all級別
- key列，使用到的索引名。如果沒有選擇索引，值是NULL。可以採取強制索引方式
- key_len列，索引長度
- rows列，掃描行數。該值是個預估值
- extra列，詳細說明。注意常見的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary
二、SQL語句中IN包含的值不應過多
MySQL對於IN做了相應的優化，即將IN中的常量全部存儲在一個數組裏面，而且這個數組是排好序的。但是如果數值較多，產生的消耗也是比較大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用連接來替換。
三、SELECT語句務必指明字段名稱
SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、內存、網絡帶寬）；增加了使用覆蓋索引的可能性；當表結構發生改變時，前斷也需要更新。所以要求直接在select後面接上字段名。
四、當只需要一條數據的時候，使用limit 1
這是爲了使EXPLAIN中type列達到const類型
五、如果排序字段沒有用到索引，就儘量少排序
六、如果限制條件中其他字段沒有索引，儘量少用or
or兩邊的字段中，如果有一個不是索引字段，而其他條件也不是索引字段，會造成該查詢不走索引的情況。很多時候使用 union all 或者是union(必要的時候)的方式來代替“or”會得到更好的效果
七、儘量用union all代替union
union和union all的差異主要是前者需要將結果集合並後再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的CPU運算，加大資源消耗及延遲。當然，union all的前提條件是兩個結果集沒有重複數據。
八、不使用ORDER BY RAND()
select id from `table_name`
order by rand() limit 1000;上面的sql語句，可優化爲
select id from `table_name` t1 join
(select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2
on t1.id > t2.nid limit 1000;九、區分in和exists， not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)上面sql語句相當於
select * from 表A where exists
(select * from 表B where 表B.id=表A.id)區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變（這是性能變化的關鍵），如果是exists，那麼以外層表爲驅動表，先被訪問，如果是IN，那麼先執行子查詢。所以IN適合於外表大而內表小的情況；EXISTS適合於外表小而內表大的情況。
關於not in和not exists，推薦使用not exists，不僅僅是效率問題，not in可能存在邏輯問題。
如何高效的寫出一個替代not exists的sql語句？原sql語句
select colname … from A表
where a.id not in (select b.id from B表)高效的sql語句
select colname … from A表 Left join B表 on
where a.id = b.id where b.id is null
取出的結果集如下圖表示，A表不在B表中的數據
十、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from table_name limit 866613, 20使用上述sql語句做分頁的時候，可能有人會發現，隨着表數據量的增加，直接使用limit分頁查詢會越來越慢。
優化的方法如下：可以取前一頁的最大行數的id，然後根據這個最大的id來限制下一頁的起點。比如此列中，上一頁最大的id是866612。sql可以採用如下的寫法：
select id,name from table_name where id> 866612 limit 20十一、分段查詢
在一些用戶選擇頁面中，可能一些用戶選擇的時間範圍過大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數過多。這個時候可以通過程序，分段進行查詢，循環遍歷，將結果合併處理進行展示。
如下圖這個sql語句，掃描的行數成百萬級以上的時候就可以使用分段查詢
十二、避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷
對於null的判斷會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
十三、不建議使用%前綴模糊查詢
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，這種查詢會導致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查詢%name%？
如下圖所示，雖然給secret字段添加了索引，但在explain結果果並沒有使用
那麼如何解決這個問題呢，答案：使用全文索引
在我們查詢中經常會用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%';。這樣的語句，普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中，有全文索引來幫助我們。
創建全文索引的sql語法是：
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);使用全文索引的sql語句是：
select id,fnum,fdst from table_name
where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);注意：在需要創建全文索引之前，請聯繫DBA確定能否創建。同時需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區別十四、避免在where子句中對字段進行表達式操作
比如
select user_id,user_project from table_name where age*2=36;中對字段就行了算術運算，這會造成引擎放棄使用索引，建議改成
select user_id,user_project from table_name where age=36/2;十五、避免隱式類型轉換
where 子句中出現 column 字段的類型和傳入的參數類型不一致的時候發生的類型轉換，建議先確定where中的參數類型
十六、對於聯合索引來說，要遵守最左前綴法則
舉列來說索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name這樣的順序，但是name，school都無法使用這個索引。所以在創建聯合索引的時候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面
十七、必要時可以使用force index來強制查詢走某個索引
有的時候MySQL優化器採取它認爲合適的索引來檢索sql語句，但是可能它所採用的索引並不是我們想要的。這時就可以採用force index來強制優化器使用我們制定的索引。
十八、注意範圍查詢語句
對於聯合索引來說，如果存在範圍查詢，比如between,>,<等條件時，會造成後面的索引字段失效。
十九、關於JOIN優化
- LEFT JOIN A表爲驅動表
- INNER JOIN MySQL會自動找出那個數據少的表作用驅動表
- RIGHT JOIN B表爲驅動表
注意：MySQL中沒有full join，可以用以下方式來解決
select * from A left join B on B.name = A.name
where B.name is null
union all
select * from B;儘量使用inner join，避免left join
參與聯合查詢的表至少爲2張表，一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作爲驅動表，但是left join在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則，即left join左邊的表名爲驅動表。
合理利用索引
被驅動表的索引字段作爲on的限制字段。
利用小表去驅動大表
從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅動表的話，減少嵌套循環中的循環次數，以減少 IO總量及CPU運算的次數。
巧用STRAIGHT_JOIN
inner join是由mysql選擇驅動表，但是有些特殊情況需要選擇另個表作爲驅動表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時。STRAIGHT_JOIN來強制連接順序，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅動表，右邊則是被驅動表。在使用STRAIGHT_JOIN有個前提條件是該查詢是內連接，也就是inner join。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN，否則可能造成查詢結果不準確。
這個方式有時可能減少3倍的時間。